BtoB企業のLLMO対策完全ガイド！AIに選ばれる5つの具体的施策と進め方

「ChatGPTにおすすめされたから問い合わせた」──BtoBの営業現場で、こうした声が実際に聞かれるようになっています。従来のSEO対策だけでは、見込み顧客との接点を失いかねない時代が到来しました。そこで注目されているのが「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。LLMOとは、生成AIの回答に自社が引用・推薦されるための最適化施策を指します。

本記事では、BtoB企業のマーケティング担当者・経営者に向けて、LLMOの基礎知識から具体的な5つの施策、社内推進のポイントまでを体系的に解説します。SEOとの違いや優先順位の考え方、よくある失敗パターンと対処法も紹介しているので、自社のLLMO対策を検討する際の実践ガイドとしてご活用ください。

BtoB企業に必須のLLMOとは？今知っておくべき基礎知識

生成AIの急速な普及により、BtoB企業の情報発信戦略は大きな転換期を迎えています。このセクションでは、LLMOの基本的な定義から、SEOとの違い、そしてBtoB企業の購買行動への影響まで解説します。

LLMOの定義と従来のSEOとの違い

LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）とは、ChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIがユーザーの質問に回答する際、自社の情報が正確かつ優先的に参照・引用されるように最適化する取り組みを指します。従来のSEOがGoogleやYahoo!などの検索エンジンで上位表示を目指すものであったのに対し、LLMOは「AIの回答に自社が含まれるかどうか」に焦点を当てています。

両者の違いを整理すると、以下のようになります。

項目	SEO	LLMO
最適化の対象	検索エンジン（Google等）	生成AI（ChatGPT、Gemini等）
主な目的	検索結果での上位表示	AIの回答に自社が含まれること
成果指標	検索順位、オーガニック流入数	AI回答での言及・引用回数
ユーザー接点	Webサイト訪問後	サイト訪問前（AI回答内）

つまり、LLMOではユーザーがWebサイトを訪問する前の段階で「AIに推奨された信頼できる情報源」として認識されることが重要になるのです。

BtoB企業の購買行動がAI検索で変化している

BtoB領域において、担当者の情報収集行動は急速に変化しています。従来は「〇〇ツール おすすめ」「〇〇サービス 比較」といったキーワードでGoogle検索を行い、複数のWebサイトを巡回して情報を集めていました。しかし現在は、「従業員300名規模の製造業に適した、導入コストを抑えられる〇〇ツールを3つ比較して」といった具体的な質問を生成AIに投げかけ、その回答をもとに取引先候補を絞り込むケースが増えています。

実際に弊社の営業現場でも「お問い合わせのきっかけは何ですか？」という質問に対して「ChatGPTやGeminiにおすすめされたから」という回答を聞く機会が増えています。BtoB企業にとって、生成AIの回答に自社が含まれるかどうかが、商談の入り口を左右する重要な要素となっているのです。

AI Overviewsの普及がもたらす影響

Google検索においても、AI Overviewsの普及により検索体験が大きく変化しています。AI Overviewsとは、ユーザーの検索クエリに対してAIが複数の情報源から回答を自動生成し、検索結果の上部に表示する機能です。2025年第1四半期のデータによれば、月15億インプレッションを記録しており、検索の主流になりつつあります。

BtoB企業にとって注目すべきは、AI Overviewsが表示されるキーワードでは、オーガニック検索のCTR（クリック率）が大幅に低下する傾向にあるという点です。ユーザーは検索結果に表示されるAI要約だけで情報を得て、Webサイトを訪問せずに済ませてしまうケースが増えています。一方で、TrustRadiusの調査ではBtoB購買担当者の90％がAI Overviewsに表示された情報の出典元をクリックして確認すると回答しており、AIに引用されること自体が新たな流入経路となる可能性も示されています。

※参考記事：AI Overviewとは？サイト流入を増やす5つの実践的SEO対策

BtoB企業がLLMO対策に取り組むべき3つの理由

LLMOの重要性は理解できても、「本当に今取り組む必要があるのか」と感じる方もいるかもしれません。ここでは、BtoB企業が今まさにLLMO対策を始めるべき3つの理由を解説します。

検索行動の変化に対応する必要性

BtoB購買担当者の情報収集スタイルが変化する中、従来のSEO対策だけでは十分な効果を得られなくなりつつあります。AI Overviewsの普及により、ユーザーは検索結果の一覧を見ずにAI要約だけで満足する「ゼロクリック検索」が増加しています。これは、SEOで上位表示を達成してもWebサイトへのトラフィックが減少するリスクを意味します。

この変化に対応しなければ、本来獲得できるはずの見込み顧客との接点を失ってしまいます。生成AIが検索の代替として本格的に利用されるようになった今、AIの回答に自社が含まれるかどうかが、BtoB企業のリード獲得に直結する重要な要素となっているのです。

AI経由の新しい問い合わせチャネルを獲得できる

LLMO対策に取り組む最大のメリットは、これまで存在しなかった「AI経由」という新しいチャネルからの問い合わせを獲得できる点にあります。実際に営業現場では、「問い合わせのきっかけは何ですか？」という質問に対して「ChatGPTにおすすめされたから」という回答が聞かれるようになっています。

AIの回答で推薦されることは、単なる露出以上の価値を持ちます。AIに選ばれたということ自体が信頼性の証明となり、購買意欲の高い状態でサイトに流入するユーザーが増加します。その結果、問い合わせの質が向上し、コンバージョン率の改善にもつながることが期待できます。BtoB領域では意思決定プロセスが複雑なため、「信頼できるAIが推薦した」という第三者的な評価は、商談の進行を大きく後押しする要素となります。

競合が少ない今が先行者利益を得るチャンス

現時点でLLMO対策を本格的に実施している企業はまだ少数派です。多くの企業がROIが不透明であることを理由に様子見をしている状況は、先行者にとって大きなチャンスを意味します。競合が対策を始める前に取り組めば、AIが参照する「初期の回答データ」として自社の情報が優先的に学習・登録される可能性が高まります。

これは、SEO黎明期に早期対策を行った企業が後発では追いつけない優位性を築いた状況と似ています。特にニッチな分野や専門領域では、先行して質の高い情報を提供しLLMOを意識した最適化を行うことで、後発の競合が参入しにくい状況を作り出せる可能性があります。LLMO対策は効果が出るまでに時間がかかる施策だからこそ、今から準備を始めることが重要です。

BtoBのLLMOでAIが企業を推薦する仕組みと評価基準

効果的なLLMO対策を行うためには、AIがどのような基準で企業を評価し推薦するのかを理解することが重要です。ここでは、LLMが情報を評価する仕組みと、BtoB企業がAIに選ばれるために押さえるべきポイントを解説します。

LLMが情報を評価する「信頼性」と「客観性」

LLM（大規模言語モデル）は、ユーザーの質問に回答を生成する際、Web上の膨大な情報の中から「信頼性」と「客観性」が高いと判断した情報を優先的に参照します。

信頼性の評価基準としては、主に以下の要素が挙げられます。

• 情報発信元の権威性：業界団体や公的機関からの認定有無
• 実績データの有無：導入社数や成果の数値化
• 専門性の深さ：特定領域での継続的な情報発信

客観性の観点では、自社の主観的な宣伝文句よりも、具体的な数値データや第三者からの評価、導入企業の声などが重視されます。「業界No.1」といった抽象的な表現よりも、「導入企業300社以上」「リピート率92％」といった具体的な事実に基づく情報の方が、AIの評価において有利に働きます。LLMは特定の意図に偏らず、ユーザーにとって最も価値のある情報を論理的に構造化して提示しようとするため、BtoB企業は自社の強みを客観的な事実で裏付けることが重要です。

※参考記事：LLMとは？仕組みから導入方法までわかりやすく解説！

事前学習とRAG（検索拡張）の違い

LLMが情報を取得する方法には、大きく分けて「事前学習」と「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」の2つがあります。両者の違いを整理すると、以下のようになります。

項目	事前学習	RAG（検索拡張）
情報取得タイミング	学習時（事前）	質問時（リアルタイム）
情報の鮮度	学習時点で固定	常に最新情報を参照可能
イメージ	暗記した知識で回答	資料を見ながら回答
対策のポイント	Web上での一貫した情報発信	従来のSEO対策が有効

事前学習とは、LLMがインターネット上の膨大なテキストデータをあらかじめ学習し、その知識を内部に蓄える方法です。一方、RAGは質問を受けた際にリアルタイムでWeb検索を行い、最新かつ関連性の高い情報を取得してから回答を生成する仕組みです。ChatGPTやGemini、PerplexityなどがRAGを活用しており、BtoB企業のLLMO対策においては、事前学習に働きかけるためのWeb上での一貫した情報発信と、RAGで参照されるための従来のSEO対策の両方を意識することが求められます。

※参考記事：RAGとは？仕組みやメリット、活用法、作り方を分かりやすく解説

KBFとRTBを押さえたブランド連想の構築方法

AIに自社を推薦してもらうためには、マーケティングの基本概念であるKBF（Key Buying Factor：購買決定要因）とRTB（Reason to Believe：選ばれるべき理由）を理解し、ブランド連想を戦略的に構築することが有効です。KBFとは、顧客が製品やサービスを購入する際に重視する要素のことで、BtoBでは「導入実績の豊富さ」「サポート体制の手厚さ」「費用対効果の高さ」などが典型的な例として挙げられます。

例えば、ユーザーが「中小企業のバックオフィス業務を効率化できるクラウドツールは？」と質問した場合、AIはKBFを評価軸として設定し、それを満たす企業を推薦します。このとき、自社がなぜそのKBFを満たすのかを証明する根拠がRTBです。「導入企業500社以上」「業界特化の専門サポートチーム配置」「第三者調査機関による顧客満足度1位」といった客観的な事実がRTBとなります。自社が何の専門家であり、なぜ選ばれるべきなのかを明確に定義し、Webサイトや外部メディアで一貫して発信し続けることで、AIが「〇〇といえばこの企業」という連想を形成しやすくなります。

BtoB企業が実践すべきLLMO対策5つの具体的施策

AIに選ばれるための基本的な仕組みを理解したところで、実際にBtoB企業が取り組むべき具体的な施策を5つ紹介します。それぞれの施策は相互に関連しており、複合的に実施することで効果を高められます。

導入事例・実績コンテンツを充実させる

BtoBの購買担当者が最も重視する情報の一つが「自社と似た企業での導入実績」です。これはAIの評価においても同様で、具体的な導入事例は自社の信頼性と専門性を裏付ける客観的な証拠として高く評価されます。事例コンテンツを作成する際は、顧客が抱えていた課題、サービス導入の決め手、導入後の具体的な成果を数値で記載することが重要です。

さらに、事例を業種別・企業規模別・課題別に整理しておくと効果的です。「製造業で導入実績のあるMAツールは？」「従業員100名規模の企業に適したシステムは？」といったAIの質問にも対応しやすくなります。事例ページの充実はSEO効果も高く、LLMO対策とSEO対策を同時に進められる施策です。

専門性の高いオウンドメディアを構築する

オウンドメディアは、自社が特定の領域における「専門家」であることをAIに示すための最適なプラットフォームです。ターゲット顧客が抱えるであろう課題に対し、具体的な解決策やノウハウを提示する専門記事を定期的に発信し、コンテンツを蓄積していきましょう。

記事のテーマ設定においては、「〇〇の選び方」「△△業界の最新動向と対策」といった、顧客の情報収集段階で検索されやすいキーワードを意識することが大切です。質の高い記事を継続的に公開することで、AIの学習データに参照されやすくなり、「〇〇分野の専門企業」として認識される可能性が高まります。専門用語の解説や実践的なノウハウを惜しみなく提供することで、AIが「信頼できる情報源」として自社を認識するようになります。

※参考記事
・オウンメディアの目的・目標設定と成果を最大化する戦略を解説
・BtoBオウンドメディア事例20選！成功要因と運営のコツを解説

第三者からのサイテーションを獲得する

自社からの発信だけでなく、第三者からの客観的な言及・評価（サイテーション）は、AIが情報の信頼性を判断する上で非常に重要な要素となります。サイテーションとは、外部サイトで自社の企業名やサービス名が言及されることを指し、被リンクがなくても評価の対象になります。

具体的な獲得方法としては、以下のような施策が挙げられます。

• 業界専門メディアへのプレスリリース配信
• 経営者・担当者による寄稿記事の執筆
• 既存顧客へのレビューサイト投稿依頼
• BtoB比較サイトへの掲載営業
• パートナー企業との相互リンク・言及

ChatGPTやGeminiなどのLLMがRAGで情報を取得する際、比較サイトを参照するケースが多いため、主要な比較サイトへの掲載を積極的に進めましょう。

構造化データを実装してAIの理解を助ける

構造化データとは、Webページの内容をAIや検索エンジンに正確に伝えるための技術的な仕組みです。GoogleはJSON-LD形式での実装を推奨しており、HTMLの内に記述することでAIがコンテンツの意味を正しく理解できるようになります。

BtoB企業が優先的に実装すべき構造化データは以下の通りです。

• Organization：会社名・所在地・ロゴ・SNSアカウント
• Article：記事タイトル・著者・公開日・更新日
• FAQPage：よくある質問と回答のペア
• BreadcrumbList：サイト階層構造の明示

WordPressを利用している場合は、「Yoast SEO」「Rank Math」「All in One SEO」などのプラグインを活用すれば、コードを書かずに構造化データを実装できます。実装後はGoogleのリッチリザルトテストやSchema Markup Validatorで検証し、エラーがないか確認しましょう。

自社情報の一貫性を保ちエンティティを確立する

AIに「〇〇といえばこの企業」と認識してもらうためには、Web上での自社情報の一貫性を保つことが不可欠です。会社名の表記が「株式会社〇〇」と「（株）〇〇」で混在していたり、所在地や連絡先がページによって異なっていたりすると、AIは同一の会社だと認識できない場合があります。

NAP情報（Name：会社名、Address：住所、Phone：電話番号）をサイト全体で統一し、会社概要ページに必要な情報を集約して、AIが一度の参照で情報を取得できるようにしましょう。また、サービス名やブランド名の表記ゆれにも注意が必要です。自社のWebサイトだけでなく、SNSアカウントや外部メディアでの表記も統一することで、AIは複数の情報源から得た情報を同一のエンティティとして紐付けやすくなります。エンティティの確立は、LLMO対策の土台となる重要な施策です。

BtoB企業のLLMO対策でよくある失敗と対処法

LLMO対策に取り組む際、知らず知らずのうちに成果を妨げる落とし穴にはまってしまうケースがあります。ここでは、よくある失敗パターンとその対処法を紹介します。

自社の強みが抽象的すぎる場合の改善方法

「お客様に寄り添ったサービス」「高品質なソリューション」「丁寧な対応」といった抽象的な表現は、生成AIにとって意味のある情報として認識されにくい傾向にあります。AIは「何が」「どのように」「どれくらい」優れているのかという具体的な情報を求めているため、感覚的な表現だけでは評価されにくいのです。

対処法としては、自社の強みを数字や具体的な事実で表現することが有効です。例えば、「リピート率92％」「導入企業300社以上」「平均対応時間24時間以内」「業界経験15年以上のコンサルタントが担当」といった形で、客観的に検証可能な情報に置き換えましょう。もし抽象的な表現しか思い浮かばない場合は、まず自社の実績や数字を棚卸しすることから始めてください。社内に眠っているデータを掘り起こし、具体的な強みとして言語化することがLLMO対策の第一歩となります。

導入事例が感想中心になっている場合の改善方法

導入事例ページに「担当者様の声」として感想だけが掲載されているケースは少なくありません。「とても助かりました」「対応が丁寧でした」といった声はもちろん大切ですが、AIが参照するためにはもう少し構造化された情報が必要です。感想だけでは、AIが「どのような課題を解決したのか」「どの程度の効果があったのか」を正確に理解できません。

事例ページを改善する際は、以下の項目を明記するようにしましょう。

• 業種：製造業、IT、サービス業など
• 従業員規模：50名、300名、1000名以上など
• 抱えていた課題：具体的な業務上の問題点
• 導入サービス：自社のどのサービスを導入したか
• 成果（数値）：工数削減○時間、売上○％増など

「従業員50名の製造業で、在庫管理の工数を月20時間削減」といった形で情報を整理することで、AIが「〇〇業界で〇〇の課題を解決した企業」として正確に認識できるようになります。既存の事例ページがある場合は、これらの項目を追記するだけでも大きな改善が期待できます。

会社情報に一貫性がない場合の改善方法

会社名、住所、電話番号などの基本情報がサイト内で統一されていないと、AIは同一の企業として認識できない場合があります。特に複数のサービスサイトを運営している企業や、過去に社名変更やオフィス移転を行った企業では、情報の不整合が生じやすいため注意が必要です。

対処法としては、まずサイト全体の会社情報を洗い出し、表記の揺れがないかをチェックしましょう。会社名は正式名称に統一し、略称を使う場合は補足として記載するにとどめます。住所は郵便番号から建物名・階数まで一字一句同じ表記にすることが理想です。また、外部サイト（SNS、ビジネスSNS、求人サイト、業界ポータルなど）に掲載されている自社情報も確認し、可能な限り統一しましょう。情報の一貫性を保つことで、AIは複数の情報源から得たデータを正しく紐付け、自社をひとつのエンティティとして認識できるようになります。

BtoBのLLMO対策を社内で推進するための実践ポイント

LLMO対策の重要性を理解しても、社内で推進するには様々なハードルがあります。ここでは、実務担当者がLLMO対策を社内で進めるための実践的なポイントを解説します。

経営層への説明と社内稟議を通すための説得材料

LLMOは比較的新しい概念であり、現時点ではROI（投資対効果）が明確に出しにくいマーケティング分野です。そのため、「必要だとは分かっていても稟議が通らない」という状況に陥る企業も少なくありません。経営層を説得するためには、LLMOを「未来の市場変化に備える先行投資」として位置付けることが有効です。

説得材料としては、以下の3点を整理して提示しましょう。

• 市場動向：BtoB購買担当者の情報収集がAIにシフト中
• 競合優位性：競合未着手の今が先行者利益獲得のチャンス
• 投資効率：既存SEO投資を活かしながら段階的に強化可能

また、実際に「ChatGPTにおすすめされたから問い合わせた」という事例が業界内で出始めていることを伝えると、より具体的なイメージを持ってもらえます。

SEOとLLMOの優先順位の決め方

限られたリソースの中でSEOとLLMOのどちらを優先すべきか悩む担当者は多いでしょう。結論から言えば、両者は対立するものではなく補完し合う関係にあるため、どちらか一方を捨てる必要はありません。SEOで高く評価されるWebサイトは、LLMにも引用されやすい傾向があるからです。

現実的な優先順位の決め方としては、まず現在のSEO施策を継続しつつ、その中でLLMO対策に有効な要素を強化していくアプローチがおすすめです。具体的には、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化、構造化データの実装、導入事例の充実、FAQコンテンツの整備などは、SEOとLLMO両方に効果がある施策です。新規施策を検討する際は「この施策はSEOとLLMOの両方に効果があるか」という視点で優先度を判断すると、限られたリソースを効率的に活用できます。

自社対応と外注の判断基準

LLMO対策を自社で行うか外注するかは、社内リソースと専門性のバランスで判断します。以下の表を参考に、自社の状況に合った選択をしましょう。

判断ポイント	自社対応が適している	外注が適している
社内リソース	Webマーケ担当者がいる	専任担当者を配置できない
技術力	基本的な実装が可能	専門的な技術対応が必要
スピード	中長期で段階的に進めたい	短期間で集中的に対策したい
予算	人件費を投資できる	外注費を確保できる
メリット	社内に知見が蓄積される	専門家の知見を活用できる

外注先を選ぶ際は、SEOとLLMOの両方に精通しているか、戦略立案から実行までワンストップで対応できるか、費用対効果を重視した提案をしてくれるかを確認しましょう。BtoB企業向けの支援実績があるかどうかも重要な判断基準です。いずれの場合も、まずは無料診断や相談を活用して、自社の現状と課題を客観的に把握することから始めることをおすすめします。

まとめ：BtoB企業のLLMO対策で先行者利益を獲得しよう

LLMO対策とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社の情報を正しく認識させ、AIの回答で紹介・推薦されやすくするための取り組みです。BtoB領域では購買担当者の情報収集行動がAIにシフトしつつあり、AIの回答に自社が含まれるかどうかが商談の入り口を左右する重要な要素となっています。競合がまだLLMO対策に本格的に取り組んでいない今こそ、先行者利益を得る絶好のチャンスです。導入事例の充実、専門性の高いオウンドメディアの構築、第三者からのサイテーション獲得、構造化データの実装、エンティティの確立という5つの具体的施策を中心に、自社の状況に合わせて対策を進めていきましょう。LLMO対策はSEOと補完し合う関係にあり、既存の取り組みを活かしながら段階的に強化できます。AI時代の新しいマーケティング戦略として、今日からLLMO対策に着手してみてはいかがでしょうか。